List of Image [text.Baldanders.info]

Google 画像検索の CC Licenses 絞り込み機能は壊れている？

2022-10-02T03:26:46+00:00

これも Twitter TL から拾ったネタ。

Google画像検索にある「クリエイティブ・コモンズライセンス」の絞り込み機能は壊れているとの指摘 - GIGAZINE

というわけで，実際に試してみる。

まず Google の検索窓で “lock” をキーに画像検索してみる。このときツール・オプションで「クリエイティブ・コモンズライセンス」を選択する。

結果はこんな感じ。

いやいやいや（笑）

このときの URL はこんな感じ（余計なオプションは省いている）

https://www.google.com/search?q=lock&tbm=isch&tbs=il:cl&hl=ja

言語パラメータの hl=ja を省くと検索結果が変わるのがアレなのだがそれはともかく，どう見ても CC licenses とは関係ないし結果の件数が少なすぎるよね。ここで件の記事に従って tbs オプションの値を sur:fmc,il:cl に書き直してみる。

おー，出るやないかい！画像左下の「ライセンス可能」のアイコンをクリックすると

Wikimedia Commons の画像であることが分かる（ちなみにこの錠前の画像は CC0 献呈された画像である）。

なお，この状態で検索ワードを変えるとツール・オプションがなかったことにされる。

使えん！ orz

悪意なのか？それとも馬鹿なのか？

気を取り直して… 最初に挙げた記事には「Openverse を使え」とある。早速試してみよう。

結果はご覧の通り。

レスリングの画像ががが。確かに「アームロック」の画像だけど（笑）

画像部分をクリックすると

という感じに詳細情報が出る。クレジット表記の雛形も表示してくれるんだねぇ。ちなみに日本語の検索ワードもちゃんと通る。

ところで Openverse って何だろうと思ったが，どうも2017年に登場した CC Search の後継もしくは派生サービスのようだ。 https://ccsearch.creativecommons.org/ から Openverse にリダイレクトされるし。近年は Creative Commons の話題を真面目に追わなくなったせいか，全く気が付かなかった。

ま，まぁ，ともかく， Google 画像検索は捨て！ということで（笑）

Virtual Photography

話は変わるが Flickr に画像をアップロードする際に “Photos” とか “Screenshots” とか “Illustration” とかいった種類を指定することができるのだが，これに新たに “Virtual Photography / Machinima” が加わった。

Discover Virtual Photography on Flickr | Flickr Blog

いわゆる「AI 絵画」の流行を受けてのものだろう。まぁ，どの種類を指定するかはユーザの胸三寸なんだけどね。

もし AI 絵画を「自由なライセンス」で公開したいのであれば Flickr の利用も検討してください，ということで。

ブックマーク

参考図書

著作権は文化を発展させるのか: 人権と文化コモンズ: 山田奨治 (著); 人文書院 2021-07-29 (Release 2021-07-29); Kindle版; B099RTG3J7 (ASIN); 評価

著作権を「ユーザーの人権」という観点から捉え直す。その後文化→コモンズ→文化コモンズと進み，本当の意味で「文化の発展に寄与する」とはどういうことか考察していく。

reviewed by Spiegel on 2022-10-23 (powered by PA-APIv5)

画像データを連結してみる

2020-05-04T04:20:55+00:00

今回もお遊びの小ネタで。複数の画像データを連結してひとつの画像データにすることを考えてみる。

具体的には image-1.png と image-2.png の2つの画像データを使って

元の画像データから各々 image.Image を取得する
各 image.Image から矩形情報を抽出し，空の結合 image.Image を生成する
空の結合 image.Image に元の image.Image を貼り付ける
結合 image.Image を PNG データとして出力する

といった手順。図にすると

といった感じか。

それでは順にコードを書いてみよう。

画像データから image.Image を取得する

ファイルから image.Image を取得する関数はこんな感じでどうだろう。

import (
	"image"
	_ "image/png"
	"os"
)

func imageFrom(path string) (image.Image, error) {
	file, err := os.Open(path)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	defer file.Close()

	img, _, err := image.Decode(file)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	return img, nil
}

今回は PNG データのみ取り扱うので image/png パッケージのみインポートしているが，他の形式も取り扱うのであれば各形式のパッケージを（暗黙的に）インポートして「依存の注入」を行えばよい。

ちなみに image.Image は interface 型で

// Image is a finite rectangular grid of color.Color values taken from a color
// model.
type Image interface {
	// ColorModel returns the Image's color model.
	ColorModel() color.Model
	// Bounds returns the domain for which At can return non-zero color.
	// The bounds do not necessarily contain the point (0, 0).
	Bounds() Rectangle
	// At returns the color of the pixel at (x, y).
	// At(Bounds().Min.X, Bounds().Min.Y) returns the upper-left pixel of the grid.
	// At(Bounds().Max.X-1, Bounds().Max.Y-1) returns the lower-right one.
	At(x, y int) color.Color
}

と定義されている。ここで定義される image.Image.Bounds() メソッドを使えば矩形情報 image.Rectangle が取れるので，ここから画像の幅や高さも分かるというわけ。

func main() {
	img, err := imageFrom("image-1.png")
	if err != nil {
		fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
		return
	}
	rct := img.Bounds()
	fmt.Println("Width:", rct.Dx(), ", height:", rct.Dy())
	//Output:
	//Width: 352 , height: 219
}

空の結合 image.Image を生成する

まずは元の画像データの image.Image を保持っておくところから始めよう。こんな感じ。

srcImages := make([]image.Image, 0, len(srcPaths))
for _, path := range srcPaths {
    img, err := imageFrom(path)
    if err != nil {
        return err
    }
    srcImages = append(srcImages, img)
}

このタイミングで結合 image.Image の幅と高さも計算してしまおう。

srcImages := make([]image.Image, 0, len(srcPaths))
width, height := 0, 0
for _, path := range srcPaths {
    img, err := imageFrom(path)
    if err != nil {
        return err
    }
    rct := img.Bounds()
    width = max(width, rct.Dx())
    height += rct.Dy()
    srcImages = append(srcImages, img)
}

ちなみに max() 関数は

func max(x, y int) int {
	if x > y {
		return x
	}
	return y
}

と定義している¹。

これで，算出した width, height を使って，空の image.Image を生成できる。こんな感じ。

dstImage := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, width, height))

空の結合 image.Image に元の image.Image を貼り付ける

ここまでくれば，あとは機械的な繰り返し作業。

offset := 0
for _, img := range srcImages {
    srcRect := img.Bounds()
    draw.Draw(
        dstImage,
        image.Rect(0, offset, srcRect.Dx(), offset+srcRect.Dy()),
        img,
        image.Point{0, 0},
        draw.Over,
    )
    offset += srcRect.Dy()
}

結合 image.Image を PNG データとして出力する

結合 image.Image をファイルに出力するにはこんな感じにすればよい。

file, err := os.Create(dstPath)
if err != nil {
    return err
}
defer file.Close()
if err := png.Encode(file, dstImage); err != nil {
    return err
}

上のコードは PNG 形式で出力する場合。各形式へのエンコーディングは（image.Decode() 関数のように）抽象化されていないので，それぞれの形式のパッケージが提供しているエンコーダを使う必要がある（image パッケージに準拠していれば自作も可能）。

実行結果

一連の手順を関数化してみる。こんな感じ。

package main

import (
	"fmt"
	"image"
	"image/draw"
	"image/png"
	"os"
)

func imageFrom(path string) (image.Image, error) {
	file, err := os.Open(path)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	defer file.Close()

	img, _, err := image.Decode(file)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	return img, nil
}

func max(x, y int) int {
	if x > y {
		return x
	}
	return y
}

func concatImageFiles(dstPath string, srcPaths ...string) error {
	srcImages := make([]image.Image, 0, len(srcPaths))
	width, height := 0, 0
	for _, path := range srcPaths {
		img, err := imageFrom(path)
		if err != nil {
			return err
		}
		rct := img.Bounds()
		width = max(width, rct.Dx())
		height += rct.Dy()
		srcImages = append(srcImages, img)
	}

	dstImage := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, width, height))
	offset := 0
	for _, img := range srcImages {
		srcRect := img.Bounds()
		draw.Draw(
			dstImage,
			image.Rect(0, offset, srcRect.Dx(), offset+srcRect.Dy()),
			img,
			image.Point{0, 0},
			draw.Over,
		)
		offset += srcRect.Dy()
	}

	file, err := os.Create(dstPath)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer file.Close()
	if err := png.Encode(file, dstImage); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

func main() {
	if err := concatImageFiles("out.png", "image-1.png", "image-2.png"); err != nil {
		fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
		return
	}
}

これを実行すると以下の画像データが出力される。

out.png

よーし，うむうむ，よーし。

ブックマーク

参考図書

プログラミング言語Go (ADDISON-WESLEY PROFESSIONAL COMPUTING SERIES): Alan A.A. Donovan (著), Brian W. Kernighan (著), 柴田芳樹 (翻訳); 丸善出版 2016-06-20; 単行本（ソフトカバー）; 4621300253 (ASIN), 9784621300251 (EAN), 4621300253 (ISBN); 評価

著者のひとりは（あの「バイブル」とも呼ばれる）通称 “K&R” の K のほうである。この本は Go 言語の教科書と言ってもいいだろう。と思ったら絶版状態らしい（2025-01 現在）。復刊を望む！

reviewed by Spiegel on 2016-07-13 (powered by PA-APIv5)

Go の標準ライブラリには整数型の Min/Max 関数は用意されていないので，必要に応じて自前で用意する必要がある。 ↩︎

Go Playground でお絵描き

2020-04-24T05:33:05+00:00

全国緊急事態宣言の折，皆様いかがお過ごしでしょうか。完全失業中の私は，家族からは白い目で見られ，かといって気晴らしの外出も自粛ムードでままならず，涙目状態です。どなたか松江で仕事ください。

というわけで，今回はストレス発散な話。つかですね，

The Go Playgroundの実行結果に画像を出力する - My External Storage

という記事を見て自分でも試してみようかな，と。

Go Playground で Display image を選択すると以下のコードが表示され，実行すると favicon 画像データが表示される。

Display image: The Go Playground

画像表示の核心部分は以下のコードのようだ。

// displayImage renders an image to the playground's console by
// base64-encoding the encoded image and printing it to stdout
// with the prefix "IMAGE:".
func displayImage(m image.Image) {
	var buf bytes.Buffer
	err := png.Encode(&buf, m)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println("IMAGE:" + base64.StdEncoding.EncodeToString(buf.Bytes()))
}

image.Image インスタンスを PNG 形式でエンコードし，さらに BASE64 形式で文字符号化する。これに "IMAGE:" を頭にくっつけて「表示」すればいいようだ。当然ながら Go Playground 特有の機能なので，他の環境では機能しない（機能されては困るw）。

リモートのファイルを表示できれば面白かったのだが，残念ながら Go Playground では TCP/IP によるリモートアクセスが潰されている（まぁアクセスできたら踏み台し放題になっちゃうからしないんだろうけど）。

そこで画像データをあらかじめ文字列符号化してソースコードに埋め込めば

var imageFromBase64 = `...`

func getimage() (image.Image, error) {
	img, _, err := image.Decode(base64.NewDecoder(base64.StdEncoding, strings.NewReader(imageFromBase64)))
	return img, err
}

func main() {
	img, err := getimage()
	if err != nil {
		fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
		return
	}
	displayImage(img)
}

てな感じで任意の画像を表示できるだろう¹。たとえば，こんな感じ。

Display image: The Go Playground

ここで画像データのスケール変換をやってみる。以前書いた「Go 言語で画像のサイズ変更：定義済み draw.Scaler の比較」を参考に main() 関数を以下のように書き換える。

func scale(src image.Image, rect image.Rectangle, scaler draw.Scaler) image.Image {
	dst := image.NewRGBA(rect)
	scaler.Scale(dst, rect, src, src.Bounds(), draw.Over, nil)
	return dst
}

func main() {
	img, err := getimage()
	if err != nil {
		fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
		return
	}

	//scale down
	displayImage(scale(img, image.Rect(0, 0, 80, 80), draw.NearestNeighbor))
}

いちばん（速くて）変換性能が悪い draw.NearestNeighbor を使ってみた（笑）

結果はこんな感じ。

Display image: The Go Playground

よーし，うむうむ，よーし。

ブックマーク

Go 言語で画像のサイズを変更する

参考図書

プログラミング言語Go (ADDISON-WESLEY PROFESSIONAL COMPUTING SERIES): Alan A.A. Donovan (著), Brian W. Kernighan (著), 柴田芳樹 (翻訳); 丸善出版 2016-06-20; 単行本（ソフトカバー）; 4621300253 (ASIN), 9784621300251 (EAN), 4621300253 (ISBN); 評価

reviewed by Spiegel on 2016-07-13 (powered by PA-APIv5)

大きな画像を Go Playground で表示しようとすると失敗（タイムアウト？）する場合がある。また複数の画像は表示できないっぽい。 ↩︎

「青空文庫」用の書影がほしい

2019-03-30T04:27:29+00:00

ここを読んでくださっている皆様にはありがとうございます。前にも書いたとおり PA-API を利用するには月に1冊以上売り上げないといけないのだが，幸いなことにもうしばらくは続けられそうである。

というわけで，営業活動に勤しむのはこのくらいにして，今回は青空文庫の話。

このブログで本を紹介する際には，こんな感じでカードっぽく表記するわけだけど

インターネット図書館青空文庫: 野口英司 (著); はる書房 2005-11-01; 単行本; 4899840721 (ASIN), 9784899840725 (EAN), 4899840721 (ISBN); 評価

青空文庫の活動について紹介。作品を収録した DVD も付いてる！巻末に載っている富田倫生さんの文章は青空文庫に収録されている。

reviewed by Spiegel on 2019-01-02 (powered by PA-APIv5)

これを青空文庫に収録されている作品でもやりたいわけ。でも青空文庫に収録されている作品にはいわゆる「書影」がないので，ちょっと寂しい感じになってしまうのですよ。

グリゴリの捕縛: 白田秀彰; 2001-11-26 (Release 2014-09-17); 青空文庫; 4307 (図書カードNo.); 評価

白田秀彰さんの「グリゴリの捕縛」が青空文庫に収録されていた。内容は怪獣大決戦おっと憲法（基本法）についてのお話。古代社会 → 中世社会 → 近代社会 → 現代社会と順を追って法と慣習そして力（power）との関係について解説し，その中で憲法（基本法）がどのように望まれ実装されていったか指摘してる。その後，現代社会の次のパラダイムに顕現する「情報力」と社会との関係に言及していくわけだ。

reviewed by Spiegel on 2019-03-30 (powered by aozorahack)

で，青空文庫用に統一されたデザインの書影っぽい画像がないかなぁ，とググってみたんだけどそれぽいのはない様子。底本の書影を使う手もあるけど書影の著作権は作品の権利とは異なることも多いので迂闊に使えない（だから無理しても PA-API を利用してるんだけど）。

ちうわけで作ってしまいました。

spiegel-im-spiegel/aozora-cover: Book Cover images for Aozora-bunko

リポジトリでは A5 サイズのアスペクト比になるように，こんな感じの背景画像を公開してみた。

CC0 で公開しているので，青空文庫にある公有（public domain）の作品と組み合わせても全く問題ないと思う。

これに青空文庫のロゴとタイトルを重ねて SVG 形式でこんな感じにする。

これで先程のカードは以下のように表示できた。

グリゴリの捕縛: 白田秀彰; 2001-11-26 (Release 2014-09-17); 青空文庫; 4307 (図書カードNo.); 評価

reviewed by Spiegel on 2019-03-30 (powered by aozorahack)

ちなみに背景画像の元ネタはこれ。

In the beach — Photos in Flickr | photo.Baldanders.info

この写真は CC BY で公開しているが，私の作品なので，私が翻案（トリミングして彩度を調整した程度だけど）を CC0 で公開したところで全然問題ない。

というわけで，青空文庫収録作品の書影に使えるかっこいい画像を教えてください。 CC0 下で aozora-cover リポジトリに含めてもいいよ，という奇特な方がいらっしゃいましたらバンバン pull request していただいて構いません。

Go 言語で画像のサイズ変更：定義済み draw.Scaler の比較

2019-02-03T02:30:42+00:00

前回 Go 言語で画像データのサイズ変換を行う手順を紹介したが，その際に使われる golang.org/x/image/draw パッケージで定義済みの4つの draw.Scaler について性能比較を試みる。

golang.org/x/image/draw パッケージでは以下の4つの draw.Scaler が定義されている。

var (
    // NearestNeighbor is the nearest neighbor interpolator. It is very fast,
    // but usually gives very low quality results. When scaling up, the result
    // will look 'blocky'.
    NearestNeighbor = Interpolator(nnInterpolator{})

    // ApproxBiLinear is a mixture of the nearest neighbor and bi-linear
    // interpolators. It is fast, but usually gives medium quality results.
    //
    // It implements bi-linear interpolation when upscaling and a bi-linear
    // blend of the 4 nearest neighbor pixels when downscaling. This yields
    // nicer quality than nearest neighbor interpolation when upscaling, but
    // the time taken is independent of the number of source pixels, unlike the
    // bi-linear interpolator. When downscaling a large image, the performance
    // difference can be significant.
    ApproxBiLinear = Interpolator(ablInterpolator{})

    // BiLinear is the tent kernel. It is slow, but usually gives high quality
    // results.
    BiLinear = &Kernel{1, func(t float64) float64 {
        return 1 - t
    }}

    // CatmullRom is the Catmull-Rom kernel. It is very slow, but usually gives
    // very high quality results.
    //
    // It is an instance of the more general cubic BC-spline kernel with parameters
    // B=0 and C=0.5. See Mitchell and Netravali, "Reconstruction Filters in
    // Computer Graphics", Computer Graphics, Vol. 22, No. 4, pp. 221-228.
    CatmullRom = &Kernel{2, func(t float64) float64 {
        if t < 1 {
            return (1.5*t-2.5)*t*t + 1
        }
        return ((-0.5*t+2.5)*t-4)*t + 2
    }}
)

では，早速コードを組んでみよう。こんな感じでどうだろう。

package main

import (
	"fmt"
	"image"
	"image/png"
	"os"
	"time"

	"golang.org/x/image/draw"
)

func scale(src image.Image, rect image.Rectangle, scaler draw.Scaler) image.Image {
	dst := image.NewRGBA(rect)
	scaler.Scale(dst, rect, src, src.Bounds(), draw.Over, nil)
	return dst
}

func exportFile(fname string, img image.Image) error {
	file, err := os.Create(fname)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer file.Close()

	if err := png.Encode(file, img); err != nil {
		return err
	}
	return nil
}

func main() {
	scalers := []struct {
		fname  string
		scaler draw.Scaler
	}{
		{"NearestNeighbor.png", draw.NearestNeighbor},
		{"ApproxBiLinear.png", draw.ApproxBiLinear},
		{"BiLinear.png", draw.BiLinear},
		{"CatmullRom.png", draw.CatmullRom},
	}

	//open original image file
	src, err := os.Open("circle.png")
	if err != nil {
		fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
		return
	}
	defer src.Close()

	//original image
	imgSrc, _, err := image.Decode(src)
	if err != nil {
		fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
		return
	}

	//scale down
	rect := image.Rect(0, 0, 320, 320) //size of scaled image
	for _, scaler := range scalers {
		start := time.Now()
		imgDst := scale(imgSrc, rect, scaler.scaler)
		end := time.Now()
		fmt.Println(scaler.fname, end.Sub(start))
		if err := exportFile(scaler.fname, imgDst); err != nil {
			fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
			return
		}
	}
}

元画像の circle.png は github.com/nfnt/resize のサンプル画像を拝借した。

circle.png

ブラウザ経由だと自動でリサイズしてしまうので分かりづらいだろうけど 1,000×1,000 の同心円を描いた画像である。これを 320×320 に変換する。

では実行してみよう（私の PC はかなり遅いので変換時間は参考程度でお願いします）。

$ go run scaler.go
NearestNeighbor.png 2.0001ms
ApproxBiLinear.png 2.0001ms
BiLinear.png 16.001ms
CatmullRom.png 21.0012ms

変換結果は以下の通り。

draw.NearestNeighbor と draw.ApproxBiLinear は変換速度は早いが品質としては実用に耐える感じではなさそうである。サムネイルとかを作成するならこちらでもいいかも知れない。

品質でいうならやはり draw.BiLinear や draw.CatmullRom が妥当かな。

参考図書

プログラミング言語Go (ADDISON-WESLEY PROFESSIONAL COMPUTING SERIES): Alan A.A. Donovan (著), Brian W. Kernighan (著), 柴田芳樹 (翻訳); 丸善出版 2016-06-20; 単行本（ソフトカバー）; 4621300253 (ASIN), 9784621300251 (EAN), 4621300253 (ISBN); 評価

reviewed by Spiegel on 2016-07-13 (powered by PA-APIv5)

Go 言語で画像のサイズを変更する

2019-02-02T08:54:21+00:00

今回は小ネタ。ちょっと画像データを弄る機会があったので，やったことを忘れないうちに記しておく。

画像の Width/Height の値を取得する

画像のサイズを変更するにはまず元の画像のサイズが分かっていないといけない。これは標準の image パッケージを使って実装できる。いきなりコードを書くとこんな感じ。

package main

import (
    "flag"
    "fmt"
    "image"
    _ "image/gif"
    _ "image/jpeg"
    _ "image/png"
    "os"
)

func main() {
    flag.Parse()
    if flag.NArg() != 1 {
        fmt.Fprintln(os.Stderr, os.ErrInvalid)
        return
    }
    
    //open image file
    file, err := os.Open(flag.Arg(0)) //maybe file path
    if err != nil {
        fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
        return
    }
    defer file.Close()

    //decode image
    img, t, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
        return
    }
    fmt.Println("Type of image:", t)

    //rectange info of image
    rct := img.Bounds()
    fmt.Println("Width:", rct.Dx())
    fmt.Println("Height:", rct.Dy())
}

image.Decode() 関数で画像データをデコードし image.Image.Bounds() 関数で画像全体の矩形情報（image.Rectangle）を取得する¹。ポイントは image.Decode() 関数が factory method のように機能していて画像フォーマットを意識する必要はないという点。ではどこで依存（dependency）を注入しているかというと，パッケージのインポート

import (
    _ "image/gif"
    _ "image/jpeg"
    _ "image/png"
)

の部分。この場合は GIF, JPEG, PNG 形式に対応していることを示す。もちろんこれらと互換性のある独自パッケージを使ってもよい²。

では早速

Frog

の画像を読み込んでみよう。

$ go run sample1.go 7444837_o.jpg
Type of image: jpeg
Width: 640
Height: 480

よーし，うむうむ，よーし。

画像のサイズを変更する

次に画像のサイズを変更してみよう。ググってみると github.com/nfnt/resize を使った例をよく見かけるが，件のリポジトリを見てみると

This package is no longer being updated! Please look for alternatives if that bothers you.

via nfnt/resize: Pure golang image resizing

と書かれていて2018年2月を最後に活動を停止しているようである。代わりのパッケージとして

が紹介されている。

そこで今回は golang.org/x/image/draw パッケージを使って画像のサイズ変更を行ってみる。これもいきなりコードを書くとこんな感じ。

package main

import (
    "flag"
    "fmt"
    "image"
    "image/gif"
    "image/jpeg"
    "image/png"
    "os"

    "golang.org/x/image/draw"
)

func main() {
    flag.Parse()
    if flag.NArg() != 2 {
        fmt.Fprintln(os.Stderr, os.ErrInvalid)
        return
    }

    //open original image file
    src, err := os.Open(flag.Arg(0)) //maybe src file path
    if err != nil {
        fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
        return
    }
    defer src.Close()

    //decode image
    imgSrc, t, err := image.Decode(src)
    if err != nil {
        fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
        return
    }
    fmt.Println("Type of image:", t)

    //rectange of image
    rctSrc := imgSrc.Bounds()
    fmt.Println("Width:", rctSrc.Dx())
    fmt.Println("Height:", rctSrc.Dy())

    //scale down by 1/2
    imgDst := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, rctSrc.Dx()/2, rctSrc.Dy()/2))
    draw.CatmullRom.Scale(imgDst, imgDst.Bounds(), imgSrc, rctSrc, draw.Over, nil)

    //create resized image file
    dst, err := os.Create(flag.Arg(1)) //maybe dst file path
    if err != nil {
        fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
        return
    }
    defer dst.Close()

    //encode resized image
    switch t {
    case "jpeg":
        if err := jpeg.Encode(dst, imgDst, &jpeg.Options{Quality: 100}); err != nil {
            fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
            return
        }
    case "gif":
        if err := gif.Encode(dst, imgDst, nil); err != nil {
            fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
            return
        }
    case "png":
        if err := png.Encode(dst, imgDst); err != nil {
            fmt.Fprintln(os.Stderr, err)
            return
        }
    default:
        fmt.Fprintln(os.Stderr, "format error")
    }
}

このコードでは Width/Height を半分のサイズにしたイメージをファイル出力している。

前半の画像の読み込み部分は先程と同じ。その次に image.NewRGBA() 関数で Width/Height を半分のサイズにした空のインスタンスを生成し draw.CatmullRom.Scale() 関数で変換した画像データを流し込んでいる。その後ファイルに出力するのだが，出力するフォーマットごとに異なる Encode() 関数になっている。

draw.CatmullRom はサイズ変換のための draw.Scaler インタフェースを持つ draw.Kernel 型インスタンスで，以下のように定義されている。

var (
    // CatmullRom is the Catmull-Rom kernel. It is very slow, but usually gives
    // very high quality results.
    //
    // It is an instance of the more general cubic BC-spline kernel with parameters
    // B=0 and C=0.5. See Mitchell and Netravali, "Reconstruction Filters in
    // Computer Graphics", Computer Graphics, Vol. 22, No. 4, pp. 221-228.
    CatmullRom = &Kernel{2, func(t float64) float64 {
        if t < 1 {
            return (1.5*t-2.5)*t*t + 1
        }
        return ((-0.5*t+2.5)*t-4)*t + 2
    }}
)

draw.CatmullRom はどちらかというと品質優先の draw.Scaler のようだが，他にもいくつか定義済みのインスタンスがある。性能について詳しくは次回の記事を参考にしてほしい。

では，実際に動かしてみよう。

$ go run sample2.go 7444837_o.jpg out.jpg
Type of image: jpeg
Width: 640
Height: 480

出力結果は以下の通り。

out.jpg

うむうむ。いい感じである。

ブックマーク

参考図書

プログラミング言語Go (ADDISON-WESLEY PROFESSIONAL COMPUTING SERIES): Alan A.A. Donovan (著), Brian W. Kernighan (著), 柴田芳樹 (翻訳); 丸善出版 2016-06-20; 単行本（ソフトカバー）; 4621300253 (ASIN), 9784621300251 (EAN), 4621300253 (ISBN); 評価

reviewed by Spiegel on 2016-07-13 (powered by PA-APIv5)

image.Image は interface 型で抽象化されている。 ↩︎
厳密に言うと image.RegisterFormat() 関数で登録する。例えば image/jpeg パッケージの場合は init() 関数内で image.RegisterFormat() 関数が呼ばれている。このようなデザイン・パターンは Go 言語ではよく見られるので覚えておくとよいだろう（参考：Hash 値を計算するパッケージを作ってみた）。 ↩︎

Flickr から写真を引き揚げました

2019-01-20T10:16:46+00:00

私にとって Web 2.0 そして SaaS を象徴するのは blog でも SNS でもなくて Flickr なのですよ。更に言えば Flickr は Creative Commons の「ブートストラップ問題」を解消した功労者のひとつでもある。

当時は私も Pro 会員だった。それも今は昔の話。

昨年11月に Flickr から無料会員に対し，アップできる写真を最大1,000枚に制限する旨のアナウンスがあった（CC Licenses 下で既に公開しているものについては執行猶予あり）。

正直に言って Pro 会員に戻ろうか悩んだ。

確かに今の私は（色々あって）ビンボーだけど，ゼロ年代からお世話になっているサービスだし，必要であるならお金を払うことに吝かではない。でも現時点で Flickr にお金を払って何が得られるか考えたときに，写真の枚数以外に何もないことに気がついた。

現在の殆どの Web サービスは，人と情報をサービス内部に囲い込むように構成されている。でも写真共有サービスはサービスを横断して，息をするように共有できなければただの「写真置き場」になってしまう。ただの「写真置き場」なら自分のところに置いておけばいいぢゃんか（今更w）。

ちうわけで Flickr の写真を引き揚げて自サイトに写真置き場を作りました。

photo.Baldanders.info

写真の画像データとメタデータ（JSON 形式）については昨年のうちにバックアップ済みだったのだが，メタデータからページをおこすための変換ツール作成（なにせ2,600枚以上あるのだ）に着手するまでに私事で色々あり過ぎてすっかり遅くなってしまった。

変換ツールについても最初はなるべく汎用的に作ってオープンソースで公開しようと思ったが個人レベルのチューニングを上手く外だしにできなかった。幸いなことに GitHub が無料ユーザにもプライベート・リポジトリを開放してくれたので，そっち側にリポジトリを作って作業した。

なので変換ツールは非公開です。ゴメンペコン。

これでようやく肩の荷が下りたよ。今後は呑気に本家サイトの再構築に取り掛かるとしよう。今回の作業で再構築に必要なものとか大体わかったので，今度はもう少し上手くやる。